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指标管理的痛点问题

时间：2023-07-26来源：互联网浏览数：90次

1. 同名不同义
指标名称相同，统计口径不一致，缺少命名规范限制。

不同业务仅从自己部门出发，缺少全局视角，如财务口径的营收要严格按照严谨的逻辑计算实收实付的每一分钱，而产品/运营端则更多考虑转化效果，但在各自的KPI监控报表中，都把指标命名为营收。

2. 同义不同名
指标统一逻辑一致，但不同产品命名不一致，不同阶段、或不同业务方/产品经理对指标命名不同，导致在不同数据产品页面，同一指标不同名。

3. 口径不清晰
只是同义词再复述一遍，如活跃用户数：访问用户数。

4. 命名难理解
表意不清模棱两可，或过于专业化仅指标创建人才可以懂。例如转化率指标，有创单转化率、成单转化率，直接叫转化率可读性就非常差。

5. 逻辑不准确
指标口径描述有误，例如UV指标，口径描述为“按照设备ID去重”，实际上不同平台去重逻辑并不一致，如微信小程序按照UnionID去重、APP按照DeviceID去重，PC和H5按照loginkey去重。

6. 数据难追溯
数据产品指标数据来源缺少直观的链路追踪能力，指标数据异常问题排查顺利获得翻代码去看数据来源，路径长、耗时久，早上业务反馈指标问题，排查出结论后可能一上午就过去了。

7. 数据质量差

指标管理常见的问题综合在一起，往往会导致业务对数据指标的信任度大打折扣，发现数据波动后，第一反应是先和数据部门确认数据是不是有问题，而不是去考虑业务上有何变动。